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更好 - 一个由AI驱动的代码审查GitHub动作
原文英文，约1300词，阅读约需5分钟。
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内容提要
代码审查在项目中很重要，AI可以帮助处理重复性工作。本文介绍了一个GitHub动作，利用AI对拉取请求的代码差异进行审查并生成建议。通过octokit与GitHub API交互，获取并解析差异，忽略不必要的文件，然后使用OpenAI或Anthropic模型生成建议，并通过GitHub API添加评论。该动作支持多种模型，用户可自定义。
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关键要点
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代码审查在项目中至关重要，AI可以帮助处理重复性工作。
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创建了一个GitHub动作，利用AI对拉取请求的代码差异进行审查并生成建议。
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使用octokit与GitHub API交互，获取并解析代码差异，忽略不必要的文件。
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支持多种AI模型，用户可以自定义选择。
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通过OpenAI或Anthropic模型生成建议，并通过GitHub API添加评论。
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用户可以定义忽略的文件类型，以便只关注重要的代码差异。
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生成建议时，使用特定的响应格式以避免错误。
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该GitHub动作可以标准化代码审查流程，加快反馈速度，识别常见问题和安全漏洞。
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用户需创建工作流文件以在GitHub上使用该动作。
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延伸问答
这个GitHub动作如何帮助代码审查？
该GitHub动作利用AI对拉取请求的代码差异进行审查，生成建议，从而加快反馈速度并标准化代码审查流程。
用户如何自定义忽略的文件类型？
用户可以通过输入一个以分号分隔的字符串，指定要忽略的文件类型，这些类型会与默认忽略列表合并。
该动作支持哪些AI模型？
该动作支持OpenAI和Anthropic模型，用户可以根据需要选择或自定义模型。
如何在GitHub上使用这个动作？
用户需在其仓库的.github/workflows文件夹中创建一个工作流文件，并按照指定格式配置。
这个GitHub动作的主要优势是什么？
主要优势包括标准化代码审查流程、快速反馈、识别常见问题和安全漏洞，帮助开发者专注于更复杂的任务。
如何处理生成建议时的错误？
在生成建议时，使用特定的响应格式以避免错误，并确保模型不会生成不正确的建议。
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